Часто, взаимодействуя с людьми, мы не только сотрудничаем, но и дискутируем в самых разных ситуациях: коллеги, клиенты, строители и продавцы (это вообще высший уровень), и иногда лично у меня там больше эмоций, чем следует. Это отрицательно влияет, как вы понимаете, на эффективное решение вопросов.
Я давно слышал о методе Сократа в дискуссиях, но как-то постоянно не доходили руки разобраться, что это вообще такое. Особенно тепло о нём отзывался Бенджамин Франклин в своей автобиографии: он рассказывал, что этот подход помогал ему практически всегда выигрывать споры — просто за счёт цепочки вопросов и неожиданных выводов (хотя потом он его забросил – споры разъединяют). Казалось бы, ничего сложного, но работает удивительно.

Как-то раз мне попалась реклама курсов, где обещали научить этому методу. Честно — чуть не кликнул на “Записаться”, но потом решил попробовать лайфхак попроще: открыл ЧатГПТ в голосовом режиме и сказал ему примерно следующее:
«Ты опытный тренер по обучению Сократовскому методу дискуссии с самых-самых азов, прям для новичков, и обучение происходит в диалоге. Я новый ученик. Давай начнем обучение.»

Мы живём в эпоху, когда один запрос в нейросеть заменяет 2 часа работы за компьютером. И нет, это не фантастика. От составления писем и таблиц до написания договоров и генерации идей — всё это можно передать ИИ. Главное — знать, какие инструменты использовать и как правильно сформулировать задачу.
🧠 Средний пользователь GPT экономит от 10 до 20 часов в неделю. А если вы фрилансер, предприниматель или просто устали от однотипной работы — считайте, это ваш второй шанс.
Писать тексты.
Письма, отчёты, договоры, статьи, посты в соцсети — GPT-4, Claude 3 и Gemini справляются за секунды. Нужно только задать тон и цель.
Обрабатывать документы.
Сканируйте PDF, загружайте таблицы, просите сделать выжимку, перевести или исправить ошибки — всё автоматизируется.
Создавать презентации и таблицы.
Copilot в Microsoft Office уже делает это сам. Просто напишите: «Сделай таблицу с планом по проекту» — и готово.
Google представила на Google I/O 2025 новую линейку очков на базе Android XR. Возможно, вы помните, что Google Glass появились ещё в 2013 году. Тогда проект провалился — очки оказались дорогими, неудобными, да и в жизни толком не пригодились.

Почему же Google решилась на вторую попытку именно сейчас?
Официальная причина — подешевели компоненты, технологии стали лучше. Но мне кажется, есть причина куда более важная: сегодня у ИИ-компаний заканчиваются данные для обучения нейросетей. Они уже просят правительство разрешить читать/смотреть весь контент (даже под авторскими правами) и готовы платить до 4 долларов за минуту неизданного видео! И Очки — идеальный инструмент, чтобы собирать такие данные прямо из нашей жизни: камеры, микрофоны, динамик, дисплей — ассистент “видит” и “слышит” всё вокруг.
Т.о. главным “потребителем” этих данных становится не человек, а искусственный интеллект.
Нет, это не теория заговора, а просто бизнес. Google пользуется своим преимуществом перед OpenAI: через очки, смартфоны и YouTube она может получить доступ к миллионам сценариев, которые никто ещё не записывал. И мы ему заплатим за это, а не он нам. )
В январе 2025 китайская нейросеть DeepSeek R1 стала самым скачиваемым ИИ-приложением в мире. Созданная за $5,5 млн, она показала эффективность ChatGPT, но работает на дешёвом оборудовании и распространяется как open-source. За неделю —:
📉 Обвал NVIDIA на -18%
📈 Ажиотаж вокруг Baidu и китайских ИИ-компаний
🛑 Расследования в США о нелегальных поставках чипов
Это не просто хайп — это новая глава в ИИ-гонке, и на этом можно заработать. В статье — как я вышел в +15% на акциях Сбербанка и как ловить рост Baidu и NVIDIA.
Бюджет: $5,5 млн за 2 месяца (у OpenAI — сотни миллионов).
Инфраструктура: обучена на NVIDIA H800, а не H100.
Доступ: 2,5 млн скачиваний форков на HuggingFace.
Интеграции: в Baidu, WeChat и Tencent уже встроено ядро R1.
На фоне этого США приостанавливают поставки чипов, NVIDIA теряет $750 млрд капитализации, а китайский рынок получает буст.
👋 Привет, меня зовут Маша. Я инвестирую не только в активы, но и в технологии. И знаете, что даёт сейчас самый быстрый ROI?
Искусственный интеллект — особенно в виде простых, понятных инструментов, которые реально работают, экономят время и повышают результативность.
Многие думают: ИИ — это сложно и только для айтишников.
На деле — это удобные сервисы, которые:
пишут тексты и посты по шаблону (GPT),
делают презентации за 2 минуты (Tome),
помогают с аналитикой (Perplexity),
создают видео по тексту (Pika, Runway),
визуализируют идеи для брендов (Midjourney, Leonardo),
даже генерируют финансовые отчёты, письма, описания продукта и лендинги
Вместо того чтобы писать всё вручную, я просто задаю запрос ИИ:
«Сделай пост в стиле делового Telegram-канала, с акцентом на выгоду для клиента».
Можно ли с помощью нейросети заработать на фондовом рынке больше, чем руками? Я поставил эксперимент и дал ИИ задачу: анализировать акции Сбербанка (SBER) и выдавать сигналы на основе прогноза. Результат — +20% прибыли за месяц на демо-счёте. В статье — полный разбор: какие инструменты я использовал, какой код написал, и как вы можете повторить всё это шаг за шагом.
SBER — ликвиден: высокий объём торгов, идеален для алгоритмических сделок.
Волатильность: движение цены даёт точки входа.
Популярность на Smart-Lab: кейс интересен широкой аудитории.
А нейросети, в отличие от людей, не устают, не поддаются эмоциям и умеют видеть закономерности, которые не видны глазом.
Источники:
moexalgo — данные с Мосбиржи
yfinance — данные с Yahoo Finance
from moexalgo import Ticker import pandas as pd sber = Ticker('SBER') data = sber.candles(date='2022-01-01', till='2024-12-31', period='D') data = pd.DataFrame(data)[['close', 'volume']]